Thank you very much for your excellent work!非常感谢您的出色的工作！
#1
by
wukongai
- opened
This can serve as a starter learning model!
这个可以作为一个入门的学习模型！
另外，能否提供一下q8、q16的gguf量化权重，我想在cpu上跑一下，肯定非常欢快！
另外，能否提供一下q8、q16的gguf量化权重，我想在cpu上跑一下，肯定非常欢快！
But t5 models seem not to be able to transfer to GGUF format.
t5模型应该不能gguf量化，至少llama.cpp对其没有支持
另外，能否提供一下q8、q16的gguf量化权重，我想在cpu上跑一下，肯定非常欢快！
暂时没有发布量化模型的计划，发布的是float32权重，可以直接在cpu上进行推理，200M的参数在cpu上推理已经很快了。如果有需要，你可以自己做量化（可能需要cuda设备），安装'bitsandbytes':
# linux:
pip install bitsandbytes
# windows
python -m pip install bitsandbytes --prefer-binary --extra-index-url=https://jllllll.github.io/bitsandbytes-windows-webui
8bit量化代码如下：
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('charent/ChatLM-mini-Chinese', trust_remote_code=True, device_map="auto", load_in_8bit=True)
model.save_pretrained('./model_8bit')
收到，谢谢！
请问一下，RLHF训练过程的奖励模型在哪里体现呢 ？